Que es
Este ejemplo usa el dataset Wisconsin Breast Cancer para clasificar muestras como benignas o malignas a partir de mediciones de celulas observadas en imagenes clinicas. Es una demo educativa y no debe usarse como diagnostico medico.
Deteccion de Cancer de Mama
Clasificacion binaria con Wisconsin Breast Cancer. Demo educativa, no diagnostico medico.
Como funciona
El modelo recibe diez caracteristicas numericas como radio, textura, perimetro, area, suavidad, compacidad y concavidad. Con esas senales aprende patrones que suelen diferenciar muestras benignas de malignas.
Que mover en los controles
Cada slider representa una medicion de la muestra. Valores mas altos de radio, area, perimetro, concavidad o puntos concavos suelen empujar la prediccion hacia mayor riesgo, pero el resultado depende de la combinacion completa.
Como interpretar
El resultado muestra Benigno o Maligno junto con una confianza. Revisa tambien las probabilidades: si estan muy cercanas, el caso esta cerca de la frontera del modelo y debe interpretarse con mas cautela.
Limitacion importante
El modelo aprende de un dataset pequeno y simplificado. No considera historia clinica, examenes adicionales ni validacion medica. Sirve para entender clasificacion binaria, variables de entrada y probabilidad del modelo.